大模型算法工程师（引擎工程）-【算法中心】

我们正在招募经验丰富、技术卓越的算法工程化工程师，负责构建与优化支持大规模深度学习模型的高效计算与部署平台。您将深入参与大模型训练框架开发、大模型优化、推理加速等核心领域，为前沿 AI 模型的开发与落地提供关键技术支撑。 主要职责

1. 参与安全/风控大模型训练框架的开发工作，实现支持分布式训练及Post-training（如RL）框架在业务场景的落地，优化模型训练效率与资源利用率，保障平台的高性能与稳定性；
2. 参与大模型推理引擎的开发工作，在多硬件架构的环境下，支持在线/离线推理需求，优化推理耗时、内存占用及计算效率，应用动态批处理、上下文缓存、模型量化、推测解码等优化技术；
3. 构建大模型智能体Agent应用，通过算法产品化能力，实现业务场景算法能力的标准化输出；
4. 持续协同算法团队，推进前沿算法工程能力，转化为可落地的技术方案。

1. 基本要求 - 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域本科及以上学历； - 深刻理解深度学习原理及分布式训练框架（如 DeepSpeed/Horovod/Ray）； - 熟练掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）； - 扎实的编程能力，精通 Python 及至少一种系统级语言（Go/C++/Rust）；
2. 有下列任意经验者优先 - 具备大规模模型（如 Transformer/LLM）训练与部署经验； - 熟悉模型优化技术（混合精度训练/剪枝/量化）； - 掌握云计算与容器化技术（Kubernetes/Docker/Terraform）； - 具备新兴AI硬件（NVIDIA H系列/华为昇腾）调优经验。